南极数字高程模型(DEM)能够为南极科考活动提供关键地形数据的支撑，还可用于融水池体积估算等研究。但南极自然环境恶劣，传统地面定标方法实施困难，星载激光雷达能够直接获取高精度的地表高程数据，可以有效解决这一问题。ICESat-2作为新一代激光测高卫星，其激光足印间隔仅为0.7 m，其南极冰盖的高程数据产品精度可达厘米级。并且该南极冰盖的高程数据产品与南极洲参考高程模型REMA DEM生成的源数据具有较好的时间匹配度。该文首先利用2015年IceBridge计划的IDHDT4数据产品验证了ICESat-2陆冰高数据ATL06的高程精度。在此基础上，利用验证后的ATL06数据系统评估了REMA DEM 32 m分辨率产品的高程精度。研究表明REMA DEM在坡度小于5°的平坦地形上精度可达亚米级，接近激光测高精度，在坡度达到30°时高程误差的RMSE不超过3.5 m。此外，论文进一步分析了地面光斑轨迹方向与DEM坡向间的夹角和季节对REMA DEM高程精度评估的影响。该文精度验证的结果能够为后续利用该数据产品在平坦地区进行冰面湖水深反演等工作提供理论依据。
南极数字高程模型(DEM)能够为南极科考活动提供关键地形数据的支撑，还可用于融水池体积估算等研究。但南极自然环境恶劣，传统地面定标方法实施困难，星载激光雷达能够直接获取高精度的地表高程数据，可以有效解决这一问题。ICESat-2作为新一代激光测高卫星，其激光足印间隔仅为0.7 m，其南极冰盖的高程数据产品精度可达厘米级。并且该南极冰盖的高程数据产品与南极洲参考高程模型REMA DEM生成的源数据具有较好的时间匹配度。该文首先利用2015年IceBridge计划的IDHDT4数据产品验证了ICESat-2陆冰高数据ATL06的高程精度。在此基础上，利用验证后的ATL06数据系统评估了REMA DEM 32 m分辨率产品的高程精度。研究表明REMA DEM在坡度小于5°的平坦地形上精度可达亚米级，接近激光测高精度，在坡度达到30°时高程误差的RMSE不超过3.5 m。此外，论文进一步分析了地面光斑轨迹方向与DEM坡向间的夹角和季节对REMA DEM高程精度评估的影响。该文精度验证的结果能够为后续利用该数据产品在平坦地区进行冰面湖水深反演等工作提供理论依据。
南极数字高程模型(DEM)能够为南极科考活动提供关键地形数据的支撑，还可用于融水池体积估算等研究。但南极自然环境恶劣，传统地面定标方法实施困难，星载激光雷达能够直接获取高精度的地表高程数据，可以有效解决这一问题。ICESat-2作为新一代激光测高卫星，其激光足印间隔仅为0.7 m，其南极冰盖的高程数据产品精度可达厘米级。并且该南极冰盖的高程数据产品与南极洲参考高程模型REMA DEM生成的源数据具有较好的时间匹配度。该文首先利用2015年IceBridge计划的IDHDT4数据产品验证了ICESat-2陆冰高数据ATL06的高程精度。在此基础上，利用验证后的ATL06数据系统评估了REMA DEM 32 m分辨率产品的高程精度。研究表明REMA DEM在坡度小于5°的平坦地形上精度可达亚米级，接近激光测高精度，在坡度达到30°时高程误差的RMSE不超过3.5 m。此外，论文进一步分析了地面光斑轨迹方向与DEM坡向间的夹角和季节对REMA DEM高程精度评估的影响。该文精度验证的结果能够为后续利用该数据产品在平坦地区进行冰面湖水深反演等工作提供理论依据。
ICESat-2(Ice, Cloud and Land Elevation Satellite-2)是世界首颗采用光子计数模式的激光测高卫星，可快速获得高精度、大尺度地面三维数据。光子探测机制使得数据中除了地面信号外，还包含大气散射等背景信号，需要通过滤波才能获得地形等信息。为分析ICESat-2背景和信号光子的分布特点及点云滤波算法的效果和适用性，本文首先选取了六种地表覆盖类型（城市、海冰、沙漠、植被、海洋及冰盖/冰川）及不同观测条件的数据，对其背景光子率进行统计分析。分析结果表明：白天观测数据的背景光子率平均为10～6（点/秒）数量级，远高于夜晚观测数据的背景光子率——10～4（点/秒）数量级，弱波束的背景光子率与强波束背景光子率相当，六种地表覆盖类型中，冰盖/冰川的背景光子率最高。然后，根据统计结果筛选出21组测高数据，并选取七种具有代表性的点云滤波对其进行去噪实验，分析精度后得出结论：改进局部密度法的去噪效果最佳，算法召回率、精准度和F值均大于0.90，算法较为稳定。最后，对所选取各滤波算法的精度、特点与适用性等性质进行了总结与分析，可为后续该数据的使用和滤波算法的选择提供参...
ICESat-2(Ice, Cloud and Land Elevation Satellite-2)是世界首颗采用光子计数模式的激光测高卫星，可快速获得高精度、大尺度地面三维数据。光子探测机制使得数据中除了地面信号外，还包含大气散射等背景信号，需要通过滤波才能获得地形等信息。为分析ICESat-2背景和信号光子的分布特点及点云滤波算法的效果和适用性，本文首先选取了六种地表覆盖类型（城市、海冰、沙漠、植被、海洋及冰盖/冰川）及不同观测条件的数据，对其背景光子率进行统计分析。分析结果表明：白天观测数据的背景光子率平均为10～6（点/秒）数量级，远高于夜晚观测数据的背景光子率——10～4（点/秒）数量级，弱波束的背景光子率与强波束背景光子率相当，六种地表覆盖类型中，冰盖/冰川的背景光子率最高。然后，根据统计结果筛选出21组测高数据，并选取七种具有代表性的点云滤波对其进行去噪实验，分析精度后得出结论：改进局部密度法的去噪效果最佳，算法召回率、精准度和F值均大于0.90，算法较为稳定。最后，对所选取各滤波算法的精度、特点与适用性等性质进行了总结与分析，可为后续该数据的使用和滤波算法的选择提供参...
针对光子计数激光雷达数据特点，研究基于泊松分布的点云去噪算法并开展精度评估。首先，将点云投影到二维剖面，划分格网并统计每个格网光子点个数，剔除点数大于平均值部分以计算背景噪声率；随后，从小到大调整格网尺寸，统计各尺寸下格网内的点数，大于阈值时将该网格内的点都标记为信号，并且根据比例大小划分为高、中、低置信度三类；最后，采用分段直线拟合将倾斜点投影到直线上以识别倾斜地形，采用分段二次拟合方法剔除残余孤立噪点，得到优化结果。利用多组不同地形光子点云数据开展实验，结果表明：基于泊松分布的去噪算法在冰盖、海洋场景下效果较好，整体精度优于96%,在植被场景稍差，但能达到识别信号的基本目标。
针对光子计数激光雷达数据特点，研究基于泊松分布的点云去噪算法并开展精度评估。首先，将点云投影到二维剖面，划分格网并统计每个格网光子点个数，剔除点数大于平均值部分以计算背景噪声率；随后，从小到大调整格网尺寸，统计各尺寸下格网内的点数，大于阈值时将该网格内的点都标记为信号，并且根据比例大小划分为高、中、低置信度三类；最后，采用分段直线拟合将倾斜点投影到直线上以识别倾斜地形，采用分段二次拟合方法剔除残余孤立噪点，得到优化结果。利用多组不同地形光子点云数据开展实验，结果表明：基于泊松分布的去噪算法在冰盖、海洋场景下效果较好，整体精度优于96%,在植被场景稍差，但能达到识别信号的基本目标。